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改进YOLOv3算法的车辆信息检测
被引量:
8
1
作者
冯加明
储茂祥
+1 位作者
杨永辉
巩荣芬
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期71-79,共9页
车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于YOLOv3的深度学习目标检测算法——YOLOv3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分...
车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于YOLOv3的深度学习目标检测算法——YOLOv3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分残差结构,降低了卷积层的通道数,添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构,增加了一个检测尺度,并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后通过迁移学习机制对YOLOv3-fass算法进行微调。在自研的车辆数据集上,YOLOv3-fass算法与YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv3-spp算法以及具有ResNet50和DenseNet201经典网络结构的算法做了对比实验,结果表明YOLOv3-fass算法能够更精准、高效、稳定地检测到车辆信息。
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关键词
深度学习
YOLOv3算法
darknet-
53
网络结构
车辆信息检测
目标检测
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职称材料
题名
改进YOLOv3算法的车辆信息检测
被引量:
8
1
作者
冯加明
储茂祥
杨永辉
巩荣芬
机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
出处
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期71-79,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71771112)
辽宁省自然科学基金资助项目(20180550067)。
文摘
车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于YOLOv3的深度学习目标检测算法——YOLOv3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分残差结构,降低了卷积层的通道数,添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构,增加了一个检测尺度,并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后通过迁移学习机制对YOLOv3-fass算法进行微调。在自研的车辆数据集上,YOLOv3-fass算法与YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv3-spp算法以及具有ResNet50和DenseNet201经典网络结构的算法做了对比实验,结果表明YOLOv3-fass算法能够更精准、高效、稳定地检测到车辆信息。
关键词
深度学习
YOLOv3算法
darknet-
53
网络结构
车辆信息检测
目标检测
Keywords
deep learning
YOLOv3 algorithm
darknet-53 network structure
vehicle information detection
object detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv3算法的车辆信息检测
冯加明
储茂祥
杨永辉
巩荣芬
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021
8
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